import numpy
'''
numpy模块
提供了许多向量和矩阵操作,能让用户轻松完成最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解以及其他科学与工程中常用的计算
'''
from scipy import stats
'''
stats模块
python第三方库，用于统计测试、数据探索及可视化
'''

'''
numpy 科学计算的模块
常用方法：
1.mean(list)，得到list的平均数
2.median(list)，得到list的中位数/中间数
3.std(list),得到标准差，标识离散数据的分散程度，越小越接近平均值
4.var(list),得到方差，也是标准差的平方
5.percentile(list,num)，得到百分数，比如num=75,意味着在list中，75%的人，在list中的一个数以下
6.random.uniform(var1,var2,size)生成随机浮点数的数组，在[var1,var2]之间创建size个数据
SciPy 数学包
mode(list)，得到list中出现最多的数
'''
if __name__ == "__main__":
    # ages = [5, 31, 43, 48, 50, 41, 7, 11, 15, 39, 80, 82, 32, 2, 8, 6, 25, 36, 27, 61, 31]
    # ages = numpy.random.uniform(0, 110, 10000)
    ages = numpy.random.randint(0, 120, 100)
    print("平均年龄:", numpy.mean(ages))
    print("中位年龄：%s" % numpy.median(ages))  ##排序后再取中位数
    print("众数：:", stats.mode(ages))
    print("标准差：%s" % numpy.std(ages))
    print("方差：%s" % numpy.var(ages))
    print("百分数：%s" % numpy.percentile(ages, 100))
